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机器学习观止:核心原理与实践
更新时间:2022-07-27 18:51:33
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在写作伊始,就把读者设想为一位虽然没有任何AI基础,但对技术本身抱有浓厚兴趣、喜欢“抽丝剥茧”、探究真相的“有识之士”。有别于市面上部分AI技术书籍从一开始就直接讲解各种“高深莫测”算法的叙述手法,《机器学习观止:核心原理与实践》尝试先从零开始构建基础技术点,而后“循序渐进”地引领读者前进,最终“直捣黄龙”,赢取最后的胜利。全书据此分为5篇,共31章,内容基本覆盖了由AI发展历史、数学基础知识、机器学习算法等经典知识点以及深度学习、深度强化学习等较新理论知识所组成的AI核心技术。同时注重“理论联系实践”,通过多个章节重点介绍了如何在工程项目中运用AI来解决问题的诸多经验以及相应的模型算法,以期让读者既能享受到“知其所以然”的乐趣,还能体会到“知其然”的轻松和愉悦。
品牌:清华大学
上架时间:2021-03-01 00:00:00
出版社:清华大学出版社
本书数字版权由清华大学提供,并由其授权上海阅文信息技术有限公司制作发行
机器学习观止:核心原理与实践最新章节
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- 第31章 人工智能概述
- 第30章 程序切片技术
- 第29章 图像处理基础
- 第28章 主流AI云平台
- 第27章 scikit-learn
- 第26章 Caffe
- 第25章 Tensorflow
- 第24章 分布式机器学习框架基础知识
- 机器学习平台篇
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机器学习中的统计思维(Python实现)
机器学习是人工智能的核心,而统计思维则是机器学习方法的核心:从随机性中寻找规律性。例如,利用损失最小化思想制定学习策略,采用概率最大化思想估计模型参数,利用方差对不确定性的捕捉构造k维树,采用贝叶斯公式构建分类决策模型,等等。只有树立正确的统计思维,才能准确高效地运用机器学习方法开展数据处理与分析。本书以统计思维的视角,揭示监督学习中回归和分类模型的核心思想,帮助读者构建理论体系。计算机18万字 - 会员
量子人工智能
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大模型应用开发:核心技术与领域实践
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本书配套周志华教授所著的《机器学习》教材,通过大量习题考查读者对机器学习相关知识点的理解与掌握。全书分为两个部分:第一部分习题对应《机器学习》第1~10章的内容,包括绪论、模型评估与选择、线性模型、决策树、神经网络、支持向量机、贝叶斯分类器、集成学习、聚类、降维与度量学习;第二部分包含6章应用专题,通过综合题的形式对知识点进行多角度考查,包括线性模型的优化与复用、面向类别不平衡数据的分类、神经网络计算机19.3万字 - 会员
基于信息增强的图神经网络学习方法研究
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Keras深度学习与神经网络
本书从人工智能导论入手,阐述人工智能的发展及现状,重点介绍了机器学习和神经网络基础、反向传播原理、卷积神经网络和循环神经网络等内容。本书内容由浅入深,循序渐进,从神经元和感知机入手,逐步讲解深度学习中神经网络基础、反向传播以及更深层次的卷积神经网络、循环神经网络。本书知识体系完整,内容覆盖面广,介绍了深度学习中常用的模型和算法,助力读者多方位掌握深度学习的相关知识。本书可作为高等院校计算机等相关专计算机11万字 - 会员
人机沟通法则:理解数字世界的设计与形成
随着ChatGPT等人工智能和语言模型不断进步,了解这些技术的含义和潜在陷阱比以往任何时候都更加重要。作为享誉全球的跨技术和设计学科思想家,前田约翰利用他的丰富经验,为企业、产品设计师和决策者提供了可行的指导。通过深思熟虑和偶尔异想天开的例子,他构造了一个可以描述任何机器学习系统的关键功能的框架,并展望了可以如何使用它们来创造富有包容性和改变世界的产品。对任何想要深入了解机器如何“思考”以及未来可计算机9.6万字 制造业大模型的构建与实践
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